Best Practices für die Administration und Governance von Amazon SageMaker HyperPod
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Dieser Artikel beschreibt Best Practices für die Verwaltung und Governance von Amazon SageMaker HyperPod-Clustern, die über Amazon SageMaker Unified Studio mehreren Machine-Learning-Teams gemeinsam genutzt werden. Er betont ein Vier-Schichten-Kontrollmodell, das aus Organisations-, Projekt-, Cluster- und Workload-Grenzen besteht, um eine ordnungsgemäße Governance sicherzustellen. Die Autoren empfehlen, die Kapazitätsverwaltung in einem dedizierten Konto zu zentralisieren und gleichzeitig genehmigten kontokreuzenden Zugriff für Consumer-Teams zu nutzen. Zu den wichtigsten administrativen Schritten gehören die Trennung von Identität und Workload-Berechtigungen, die Implementierung strenger Netzwerkrichtlinien sowie die Etablierung eines formalen Verbindungsvertrags für jede Cluster-Projekt-Verbindung. Um Datenlecks zu verhindern, rät der Leitfaden zur Konfiguration von Task-Ansichtseinschränkungen, sodass Benutzer nur ihre eigenen Workloads sehen können. Darüber hinaus wird die Bedeutung hervorgehoben, zwischen Autorisierungskontrollen und Scheduling-Richtlinien zu unterscheiden, um Fair-Share-Zuweisungen effektiv zu verwalten. Abschließend betont der Beitrag die Nutzung von Observability-Metriken als Feedbackschleife, um die Auslastung zu überwachen und Richtlinien anzupassen, wodurch sichergestellt wird, dass Infrastrukturteams die operative Kontrolle behalten, während ML-Teams einen optimierten Zugang genießen.
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